La inteligencia artificial está en todos lados. En X, en WhatsApp, En Instagram, en los titulares, en las charlas de café… y sí, también en los proyectos que hacemos todos los días.
Pero entre tanto humo, promesas exageradas y gurús diciendo que “va a cambiarlo todo”, me parece importante decir las cosas como son: la IA no es magia, no te hace mejor programador, y no existe por arte de Google.
La IA es una herramienta. Muy poderosa, sí, pero herramienta al fin.

En este artículo te cuento lo bueno, lo malo, y lo que realmente importa si estás pensando en integrar IA en tus proyectos según mi opinión.

Lo bueno: por qué la IA es un antes y un después

1. Te da superpoderes como desarrollador

No te reemplaza: te amplifica.
Podés resolver cosas que antes eran imposibles para un solo dev:

• resumir info gigante
• clasificar datos
• extraer contexto
• generar contenido dinámico
• responder usuarios en tiempo real
• automatizar procesos internos
• crear features “inteligentes” sin ser investigador de machine learning

Antes necesitabas dos equipos de ingenieros.
Hoy, una API bien usada y un modelo bien elegido te dan lo mismo.

2. Integraciones cada vez más simples

Hoy integrar IA es literalmente:

1const completion = await client.chat.completions.create({
2  model: "groq/llama3-70b",
3  messages: [{ role: "user", content: "Hola" }],
4});

Fin.
No tenés que entrenar modelos, ni saber tensor flow, ni nada raro.
Además, tenés SDKs muy buenos: Groq, OpenAI, Anthropic, Vercel AI SDK, etc.

Y si querés algo más pro: RAG, embeddings, orquestadores, agentes… todo está a tu alcance.

3. Productividad real, no humo

Sí, la IA te acelera:

• escribir código
• documentar
• analizar errores
• generar tests
• limpiar funciones
• escribir migraciones
• planificar arquitectura

Para un dev solo, es literalmente como tener un amigo 24/7 que nunca se cansa.

Lo malo: por qué la IA también te puede cagar un proyecto

1. No es determinista

Lo que hoy funciona, mañana puede contestar distinto.
No es una función pura. No podés confiar ciegamente.

2. Si no sabés lo que hacés, te vas a frustrar

Integrar IA bien requiere:

• validar inputs
• controlar costs
• revisar latencia
• mantener contexto
• evitar prompts débiles

La gente que dice “la IA no funciona” generalmente tiene prompts que dan vergüenza ajena.

3. Puede generar más bugs de los que resuelve

Si dejás que la IA escriba todo sin revisar, después llorás.

4. Mucho hype, poco criterio

Hay empresas que meten IA donde NO TIENE SENTIDO:

• calculadoras “inteligentes”
• formularios con GPT
• features que tardan 5 segundos en vez de 5ms
• asistentes que nadie pidió
• chatbots que no entienden nada

No todo necesita IA.
Usarla “porque sí” es tan malo como no usarla nunca.

Cómo integrar IA en tus proyectos sin volverte loco

1. Elegí el modelo por necesidad, no por marketing

• Groq → velocidad absurda
• OpenAI → calidad y herramientas
• Anthropic → razonamiento sólido
• Mistral → barato y flexible

No uses “el más famoso”.
Usá el que tu proyecto necesita.

2. Siempre empezá simple

Primero un endpoint que responda.
Después un flujo.
Después un state manager.
Después RAG.
Después agentes.

No empieces por lo último.

3. Guardá contexto en tu propia base

La IA sola no te da memoria real.
Necesitás:

• Postgres
• Vector DB
• key-value store

Si no, tus users repiten lo mismo 20 veces.

Lo que realmente pienso (sin humo)

La IA no viene a comerse tu trabajo.
Pero sí viene a reemplazar al dev que escribe sin pensar, que no investiga, que no aprende herramientas nuevas.

La IA no te vuelve un crack.
Pero un crack con IA te saca diez cuerpos de ventaja.

No es perfecta. No es mágica.
Pero usada con criterio, es lo más cercano a tener superpoderes programando.

Cierro con esto

Si estás dudando en meterte en IA, te digo esto:

Hacelo. Aprendé aunque sea lo básico. Integrá un modelo. Juntá experiencia.

Aunque después no lo uses en todos los proyectos,
el conocimiento te queda…
y el futuro claramente está yendo para ese lado.